• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.34 no.1
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• pp.239-258
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• 2023

As sharing of research data has become essential, overseas publishers are providing authors with DAS templates to facilitate data sharing. However, the domestic academic market is still lacking in policies related to such research. This study proposes a data sharing policy and DAS template that can be applied to domestic academic societies in order to activate data sharing. To this end, data sharing policies of 5 foreign publishers including Nature and 12 DAS templates including AMS were investigated and analyzed. As a result of the study, an overview of the data sharing policy applicable to domestic academic conferences and a DAS template consisting of 12 items were derived. It is judged that the data sharing policy and DAS template to be presented as a result of this study can be a practical guide and tool for data sharing.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.70-73
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• 2017

페이스북 SNS 플랫폼에서 제공하는 데이터 수집 프로토콜을 이용해 콘텐츠들의 인기 점수와 사용자 의견들을 수집하고 수집된 정보를 가공하여 기계학습을 진행한다. 오피니언 데이터를 학습함으로 인해 인간의 관점을 모방하게 되며 결과적으로 콘텐츠의 질을 판단하는 요소로써 작용하도록 한다. 데이터의 수집은 페이스북 측에서 제공하는 Graph API 와 Python 을 이용하여 진행한다. Graph API 는 HTTP GET 방식의 프로토콜을 이용하여 요청 하고 JSON 형식으로 결과를 반환한다. 학습은 Multiple Linear Regression 과 Gradient Descent Algorithm(GDA)을 사용하여 진행한다. 이후 학습이 진행된 프로그램에 사용자 의견 데이터를 건네주면 최종인기 점수를 예측하는 시스템을 설명한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.4
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• pp.99-120
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• 2017

In order to develop a semiautomatic support system that allows researchers concerned to efficiently analyze the technical trends for the ever-growing industry and market. This paper introduces a couple of Korean sentence generation models that can automatically generate definitional statements as well as descriptions of technical terms and concepts. The proposed models are based on a deep learning model called LSTM (Long Sort-Term Memory) capable of effectively labeling textual sequences by taking into account the contextual relations of each item in the sequences. Our models take technical terms as inputs and can generate a broad range of heterogeneous textual descriptions that explain the concept of the terms. In the experiments using large-scale training collections, we confirmed that more accurate and reasonable sentences can be generated by CHAR-CNN-LSTM model that is a word-based LSTM exploiting character embeddings based on convolutional neural networks (CNN). The results of this study can be a force for developing an extension model that can generate a set of sentences covering the same subjects, and furthermore, we can implement an artificial intelligence model that automatically creates technical literature.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.6
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• pp.1203-1212
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• 2012

In this paper, we consider the development of round key generator of DES (data encryption standard) based on Microsoft Excel Macro, which was adopted as the FIPS (federal information processing standard) of USA in 1977. Simple introduction to DES is given. Algorithms for round key generator are adapted to excel macro. By repeating the 16 round which is consisted of diffusion (which hide the relation between plain text and cipher text) and the confusion (which hide the relation between cipher key and cipher text) with Microsoft Excel Macro, we can easily get the desired DES round keys.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.34-39
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• 2005

본 논문에서는 인터넷 게임 개발에 있어서 배경 화면을 구성하는 3차원 가상환경 생성 및 가상환경을 돌아다니면서 주변을 관찰할 수 있게 하는 카메라 처리 기능을 포함한 가상환경 제어 방법에 대해 기술한다. 여기에 포함되는 기술로서 3차원 지형 메쉬 데이터 처리, 맵에디터, 장면 처리, 캐릭터의 충돌 처리 및 게임 제어 방법 등을 소개한다. 그리고, 시맨틱 가상환경 구현을 목적으로 가상환경상의 각 위치에 대해 의미를 부여할 수 있도록 현재 위치에 대한 정보 입력을 가능하게 해주는 위치 기반 동적 정보 입력기에 대해서도 설명한다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.9 no.1
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• pp.23-32
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• 1987

기계,구조물의 신뢰성을 향상시키는 입장에서, 최근에 특히 진동문제가 크로즈업되고 있다. 이것 은 기계, 구조물이 고속화, 대형화, 대용량화함에 따라 종래의 기술만으로는 통용이 되지않기 때 문이라고 생각한다. 이러한 이유로 기계, 구조물의 동력학적 검토를 위해 수치해석기술과 실험해 석기술이 근년에 대단히 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 해석기술의 진보를 뒷받침하는 것은 근년의 계산기 및 그 이용기술이다. 즉, 수치해석분야에서 Cray RAN을 시초로 하는 각종전자계 측기기, 고성능미니컴퓨터와 시계열통계해석기술 및 모우도 해석기술이다. 특히 모우드해석에 관 해서는 근년의 진보가 현저하고, 종래의 간단한 가진실험 데이터로부터의 모우도, 파라미터(고유 치, 고유감쇠비, 고유모우드)의 추출에 그치지 않고, 진동응답예측(simulation)과 유한요소법과의 결합이라고 하는 광범위한 기술내용의 포함하는 중요한 기술이 되고 있다. 여기에서는, 이 모우 드해석 특히 실험적 모우드해석기술을 기계구조물에 어떻게 응용할것인가에 대해서 설명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.453-455
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• 2022

Metadata is data that explains attributes and features to the data as structured data. Among them, video metadata refers to data extracted from information constituting the video for accurate content-based search. Recently, as the number of users using video content increases, the number of OTT providers is also increasing, and the role of metadata is becoming more important for OTT providers to recommend a large amount of video content to individual users or to search appropriately. In this paper, a study was conducted on a method of automatically extracting metadata for mood attributes through sound effects of images. In order to classify the sound effect of the video and generate metadata about the attributes of the mood, I would like to propose a method of establishing a terminology dictionary for the mood and extracting information through supervised learning.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.63-75
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• 2000

Stated Preference (SP) data has been regarded as more useful than Revealed Preference (RP) data, because researchers can investigate the respondents\` Preference and attitude for a traffic condition or a new traffic system by using the SP data. However, the SP data has two bias: the first one is the bias inherent in SP data and the latter one is the attrition bias in SP panel data. If the biases do not corrected, the choice model using SP data may predict a erroneous future demand. In this Paper, six route choice models are constructed to deal with the SP biases, and. these six models are classified into cross-sectional models (model I∼IH) and dynamic models (model IV∼VI) From the six models. some remarkable results are obtained. The cross-sectional model that incorporate RP choice results of responders with SP cross-sectional model can correct the biases inherent in SP data, and also the dynamic models can consider the temporal variations of the effectiveness of state dependence in SP responses by assuming a simple exponential function of the state dependence. WESML method that use the estimated attrition probability is also adopted to correct the attrition bias in SP Panel data. The results can be contributed to the dynamic modeling of SP Panel data and also useful to predict more exact demand.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.388-388
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• 2023

영산강은 황룡강과 지석천이 합류하는 지점이기 때문에 많은 비가 내리면 홍수에 취약한 반면, 인근 지역인 나주시 노안면과 광주광역시 승촌동 지역의 지하수를 풍부하게 해주는 역할을 하고 있다. 특히, 승촌보 인근 지역은 겨울철 수온이 따뜻한 지하수를 활용하여 겨울철 미나리를 대규모로 재배하고 있다. 현재 승촌보 운영 수위를 관리 수위인 E.L.7.5m보다 1.5~2m 낮은 E.L.5.5~6.0m로 운영함에 따라 지하수 수위가 보 관리 수위보다 낮게 형성되고 있다. 이에 K-water 영산강보관리단은 여름철 홍수방어를 위해 설치된 배수문을 겨울철에 닫아 인공소류지를 형성함으로써 겨울철 미나리 재배지역에 지하수가 함양되는지 시험운영을 계획하였다. 배수문 시설을 관리하는 한국농어촌공사 광주지사와 광주광역시 남구청과 협의하였다. 이후 영산강유역환경청 민관협의체 위원장과 주민대표 통장님들께 방문 설명 등 지역주민들의 공감대 형성을 거쳐, '22년 9월 30일 승촌보 인근 승촌배수문 등 5개 배수문을 폐쇄하여 11월 30일까지 소류지에 물을 담수하였다. 또한, 소류지의 수위를 파악하기 위해 GPS 측량으로 해발 표고 산정한 간이 목자판 수위계를 설치하여 소류지내 수위를 모니터링하였다. 승촌배수문(#1)에서 발생한 누수는 스펀지를 바닥에 깔아 보강함으로써 누수를 줄여 소류지 수위를 E.L.6.7m 이상을 유지하였다. 그 결과 영산강에 인접한 SCM-008 지하수 관측소 데이터는 승촌보 운영 수위에 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었다. 미나리 재배 기간인 3월에는 수막 재배로 인한 지하수 사용으로 수위가 가장 낮았으며, 여름철에 지하수 수위가 회복되는 패턴을 반복하였다. 10월~11월 시험운영기간 동안 SCM-005, -008, -101 지하수 관측정은 소류지와 중앙배수로에 가까울수록 인공 함양시 수위 상승효과가 크게 나타났으며, 평년(2020년~2021년) 대비 지하수위 상승을 확인하였다. SC-0 지역은 2022년 가뭄으로 다우년 대비 지하수 수위가 낮았으나, 시험운영 기간 중 지하수 수위 하강 속도가 늦춰지거나, 수위가 상승하는 것을 확인하였다. 또한, 인근 마을주민들에게 시험 운영 결과를 공유하였고, 소류지가 예년처럼 건천화되었을 때보다 지하수 수위상승과 중앙배수로나 소류지에서 양수하는 등 용수 이용에 도움이 되었다는 긍정적인 답변을 받았다. 따라서 2023년도에도 겨울철 미나리 재배 시기 동안 배수문을 닫아 소류지를 형성하여 지하수 함양에 도움이 되록하여, 미나리 지역의 농가 수익 증대에 보탬이 되도록 할 예정이다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.109-120
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• 2006

Huge information has been made due to the current computing environment and could not be acceptable. People want the information which they can understand and accept easily. They may want not only simple information but also knowledge. That is why data mining becomes a center of information. We use RFM analysis in order to create customer score. Customers are classified into five groups(most oxcellenrexcellenycommoflowerilowest) for a various marketing activities. We can found the significant patterns in each group, and classify customers from loyal customers to leaving customers in the near future by the indirect data mining(e.g. association analysis) and the direct data mining(e.g. decision tree, logistic regression analysis, etc.), which are named in this study. Our research focuses on the advanced models by applying the association rules in data mining. Our results indicate that the indirect data mining and the direct data mining seem to have same outputs, but the former shows more clear pattern then the latter one.